百融云创积极投入算法研发 推动联邦学习在金融领域应用

要求加强数据资源整合、应用与安全管理,深化研究数据管理机制、深度挖掘数据内在价值、深入做好数据安全保护的重要性日益凸显。需要融合各个公司、各个部门的数据。但在现实中想要将分散在各地、各个机构的数据进行整合几乎是不可能的。以百融云创为代表的人工智能和大数据应用企业正积极投入联邦学习这一新式算法的研发,百融云创运用联邦机器学习建立的模型,满足用户隐私保护和数据安全的需求;
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内容核心词:数据隐私联邦学习价值

软文摘要:"在国内,以百融云创为代表的人工智能和大数据应用企业正积极投入联邦学习这一新式算法的研发,可实现各个企业自有数据不出本地,通过加密机制下的参数交换方式,在不违反数据法规隐私的情况下,建立一个虚拟的共有模型,最终通过联合建模提升模型的效果。百融云创通过利用联邦学习能够帮助金融机构同时实现补充多方数据和保护数据隐私、企业核心价值的效果,助力数据流动,推动人工智能的进一步发展。"

分词提取:分布式机器学习,融云,人工智能,密码学,安全多方计算,Indra

词性 统计 词性 统计 词性 统计 词性 统计
普通名词 119 方位名词 10 处所名词 1 时间名词 1
人名 1 地名 0 机构团体名 0 作品名 0
其他专名 8 普通动词 90 动副词 1 名动词 35
形容词 17 副形词 3 名形词 7 副词 17
数量词 12 量词 6 代词 8 介词 21
连词 15 助词 33 其他虚词 1 标点符号 67

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